import numpy as np
import json
from 通用 import config
from 数据处理 import 数组滑窗


# 1. x 原始数据 x个股票 y个时间 的全量数据
# 2. x_train 输入(3维):
#   将x原始数据按75个时间点滑块分成一组(类似一张照片)
#   外层为: m*n*z 三维数组, m为个股, n为时间线(分钟颗粒度) z为通道(类似于单张图片的某个像素点3通道值)
#   通道的值为: [股票代码, 即时现价, 距离当前日期差的天数, 时间(当天开盘分钟数), 成交量, 超大户持有占比(%), 大户持有占比(%), 中户持有占比(%),  市盈]
# 3. y_train 输出单支(可以是其中任意一只, 一只对应一个模型)股票明日最高点: [明天最高点增幅(单位元)]
def load(dataPath):
    print('---原始数据加载路径: ' + dataPath)

    # 加载训练数据
    with open(dataPath, "r", encoding='utf-8') as f:
        data = f.read()
    x = json.loads(data)
    return 数组滑窗.横向滑窗_引用(np.asarray(x), 75, 1)



if __name__ == '__main__':
    load(config.训练数据)
